Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Klinikailag nagy hatékonyságú platformok fejlesztése a méhnyakrák egyénre szabott kezelésére

2024. április 10. frissítette: Supriya Sastri (chopra), Tata Memorial Hospital

Klinikai nagy hatékonyságú platformok fejlesztése az egyénre szabott kezeléshez a fejlett sugárzási technológia, a kvantitatív képalkotás és a molekuláris biológia, valamint a gépi tanulás integrálása révén a méhnyakrák kezelésére.

Retrospektív vizsgálat, amely páciensadatokat használ fel a Machine Learning alkalmazás fejlesztésére és validálására. A kezelést befejező betegek rendelkezésre álló képalkotó adatkészleteit használják fel a normál szöveti szövődmények valószínűségének és a tumorkontroll valószínűségének meghatározására.

Hipotézis A befejezett és folyamatban lévő klinikai vizsgálatokból származó, meglévő sugárkezelési információk, kvantitatív képalkotás és a betegek kimenetelére vonatkozó adatok integrálása lehetővé teszi tudásalapú rendszerek kifejlesztését a hatékony kezelések elvégzéséhez, és lehetővé teszi a betegek kiválasztását a méhnyakrák fokozott kezelési megközelítésére.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Aktív, nem toborzó

Körülmények

Részletes leírás

Az 1. célhoz: A méhnyakrák komplex tumorcélpontjainak automatikus meghatározása a bruttó tumortérfogat (GTV) tekintetében a kiinduláskor, valamint a brachyterápia és a magas kockázatú klinikai céltérfogat (CTV) esetében MRI-n történik.

A következő struktúrákat dolgozzuk fel a CT automatizálásához

  1. Alacsony kockázatú klinikai célmennyiség (alacsony kockázatú CTV)
  2. GTV: Nodal
  3. Választható csomóponti kismedencei céltérfogat
  4. Elektív csomóponti medence és paraaorta térfogata
  5. Végbél
  6. Hólyag
  7. Szigma alakú
  8. Bél
  9. Csontvelő

A 2. célhoz. A vizsgáló gépi tanulást kíván alkalmazni robusztusabb normál szöveti toxicitás előrejelzési modellek kidolgozására. További fejlett technikákat, például a sugárzási dózistérképek textúraelemzését és a szövetsűrűség nyomon követését is elvégzik a toxicitás prediktív modelljének kidolgozása érdekében. Betegadatkészleteink felhasználásával az Investigator protonnyaláb-tervek könyvtárát kívánja létrehozni a protontervező rendszerekkel, amely a sugáronkológiai osztályon lesz elérhető, és a rendelkezésre álló normál szöveti szövődménytáblák segítségével a protonokon keresztül elérhető dózisok információi segíthetnek az azonosításban. betegek, akiknek előnyös lesz a protonterápia.

A 3. célhoz. Ezen a projekten belül a vizsgáló integrálni kívánja a stádiumbesorolást, a patológiát és a kvantitatív képalkotó textúra jellemzőit a válasz előrejelzésére és a méhnyakrák "magas kockázatú kohorszának" azonosítására. A kiindulási MRI-vel rendelkező betegek képei és klinikai adatai szerepelnek benne. A textúra jellemzői felhasználhatók a kemosugárzás utáni „jó” és „gyengén reagálók” kategorizálására. Ugyanezen betegcsoport számára a vizsgáló szövettel is rendelkezik, beleértve a további biomarkerek (például AKT, LICAM, PDL1, CD4 és CD8) eredményeit. A vizsgáló először a textúra jellemzői közötti különbségeket kívánja korrelálni, és megvizsgálni, hogy van-e különböző molekuláris jellemzők mintázata. A második lépésben a képalkotás és a molekuláris jellemzők integrálhatók a „kockázat-előrejelző modellek” kidolgozásához. A kiinduláskor 150 adatsoron körülhatárolt GTV-t és HRCTV-t, az 1. célon belüli brachyterápiát pedig a reagálók és a nem reagálók kategorizálására, valamint további 150 betegadatkészlet validálására fogják használni.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

1800

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

  • India
    • Maharashtra
      • Navi Mumbai, Maharashtra, India, 410210
        • Advanced Centre of Treatment Research and Education In Cancer,Tata Memorial Centre

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Intézményünkben a méhnyakrák kemosugárzás és brachyterápia folyamatban lévő és befejezett klinikai vizsgálatai során kezelt méhnyakrákos betegek MRI/CT-képekhez a diagnózis és a brachyterápia idején, posztoperatív vagy definitív sugárkezelésen esnek át, és posztoperatív vagy definitív RT-vizsgálatok keretében kezelték.

Leírás

Bevételi kritériumok:

Az 1. és a 3. cél esetében:

  • A méhnyakrák kemosugárzással és brachyterápiával kapcsolatos folyamatban lévő és befejezett klinikai vizsgálatokban kezelt betegek, akiknek hozzáférésük volt MRI/CT-képekhez a diagnózis és a brachyterápia idején A 2. cél érdekében
  • Posztoperatív vagy definitív sugárkezelésen átesett és posztoperatív vagy definitív RT-vizsgálatok során kezelt betegek.

Kizárási kritériumok:

  1. A betegség vagy a toxicitás következményeinek hiánya.
  2. Képek hiánya a kórházi adatbázisban.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Szoftver generálása a méhnyakrák célpontjainak automatikus meghatározásához
Időkeret: 3 év

1. Automatizált platformok fejlesztése és validálása a méhnyakrák célpontjainak meghatározásához és tervezéséhez, időben hatékony módon

a. Rendellenes rákos szövetek gépi tanuláson alapuló kimutatása multimodalitású orvosi diagnosztikai képeken.

b . Gépi alaprendszerek betanítása nőgyógyászati ​​daganatos megbetegedések külső sugárzásának és brachyterápiájának automatizált tervezésére.
3 év
Normálszöveti szövődményrajzok kidolgozása és validálása
Időkeret: 3 év
2. Meglévő adatbázisok és sugárzási dózistérképek, képalkotási textúra jellemzői és nemkívánatos eseményekre vonatkozó adatok felhasználása gépi tanuláshoz a "normál szöveti szövődmények diagramjainak" kidolgozására, valamint azon méhnyakrákos betegek alcsoportjainak azonosítására, amelyek számára előnyösek lehetnek a fejlett sugárzási technikák (például a protonkezelés)
3 év
Azonosítsa a „magas kockázatú betegpopulációt”, amelyek számára előnyös lehet a kezelés intenzitizálása a jövőben
Időkeret: 3 év
3. Fejlett képtextúra-elemzés alkalmazása a folyamatban lévő intézményi és együttműködési klinikai vizsgálatok során a "nagy kockázatú betegpopuláció" azonosítására, amely számára előnyös lehet a kezelés intenzitizálása a jövőben
3 év

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Tata Memorial Hospital

Együttműködők

Erasmus Medical Center
Bhabha Atomic Research Centre and Indian Institute of Technology, Mumbai.

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Supriya Sastri (nee Chopra), MD, Tata Memorial Centre, The Advanced Centre for Treatment, Research and Education in Cancer (ACTREC)

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2022. február 24.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2024. szeptember 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2024. szeptember 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2021. október 20.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2021. október 20.

Első közzététel (Tényleges)

2021. november 1.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2024. április 11.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. április 10.

Utolsó ellenőrzés

2024. április 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Kulcsszavak

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • TMC IRB 900787
  • CTRI/2021/08/035810 (Registry Identifier: Clinical Trials Registry - India)

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Klinikai vizsgálatok a Méhnyakrák

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Portugal

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

3
Iratkozz fel